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2025年4月1日に新ツールとして上市された「Radar QFD」は、VALUENEX Radarのアルゴリズムと生成AIを活用し、従来人手で膨大な文献から課題を一つずつ抽出し整理していたプロセスを大幅に短縮しています。 特許情報×生成AIでニーズ（課題）とシーズ（技術）の二元表作成とスコアリングを自動で行うことで開発現場が求める「使える知財情報」を提供し、開発設計者の業務を劇的に改善してくれるツールといえるでしょう。 東大松尾研発のAIスタートアップ株式会社エムニの「AI特許ロケット」も同様の機能を有するようです。 生成ＡＩを活用した「サマリア」で、課題・解決手段マトリックスの作成がかなり楽になったのですが、一気通貫のツールが出てきたことで、この分野のＤＸ化が一層加速しそうです。 生成AIで開発現場の特許情報活用を劇的に変える！SaaS型解析ツール「Radar QFD」のご紹介 VALUENEX【公式】 2025年4月18日 https://note.com/valuenex/n/nc2c8e907eff2 VALUENEX、新ツール「Radar QFD」発表 – AIでQuality Function Deployment（QFD）を支援し、製品開発を加速 2025年4月1日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000028558.html 講演題名：松尾研発スタートアップによる知財領域における生成AIプロダクト〜知財調査コストを最大99%削減し「経営に知財を」を実現〜 講演者：下野祐太 様（株式会社エムニ 代表取締役） https://x.com/sugoichizai/status/1911539897053372434 VALUENEX’s SaaS‑based analysis tool ‘Radar QFD’ Launched on 1 April 2025 as a new product, Radar QFD harnesses VALUENEX Radar’s algorithms together with generative AI to drastically shorten the formerly manual task of extracting and organizing issues one by one from vast bodies of literature. By automatically generating and scoring a two‑dimensional matrix of needs (problems) versus seeds (technologies) from patent information and generative AI, the tool delivers the “actionable IP intelligence” demanded on the shop floor, dramatically streamlining the work of development engineers. It appears that “AI Patent Rocket,” offered by Emuni Inc.—an AI startup spun out of the University of Tokyo’s Matsuo Laboratory—provides similar functionality. Although “Summaria,” another solution that leverages generative AI, has already made creating problem‑solution matrices considerably easier, the arrival of an end‑to‑end tool such as Radar QFD is likely to further accelerate digital transformation (DX) in this domain.
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4月16日、OpenAIの新モデル「o3」と「o4-mini」がリリースされました。 新モデルは、「考える力」と「道具を使う力」を統合し、複雑な問題解決やマルチモーダル推論を可能にしたということで、大規模強化学習による思考訓練や安全性への配慮、実用的なツール連携が特徴ということです。 o3とo4-miniはそれぞれ、o1とo3-miniの進化版ということですが、｢o3とo4-miniは、これまででもっとも知的なモデル｣というOpenAIの表現ですので、最近、GoogleのGemini 2.5 Proが推論能力・処理速度等々でOpenAIのモデルを抜き去っていましたが、またOpenAI優位に戻るのでしょうか？ ちなみに、最新(2025年4月17日現在)のTrackingAIのIQ (Mensa Norway) では、OpenAI o3のIQが136で、Gemini 2.5 Pro のIQが128でした。 April 16, 2025 Introducing OpenAI o3 and o4-mini Our smartest and most capable models to date with full tool access https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/ OpenAI’s New Models “o3” and “o4-mini” On April 16, OpenAI released its new models “o3” and “o4-mini.” These new models are said to integrate “the power of reasoning” and “the ability to use tools,” enabling complex problem-solving and multimodal reasoning. Their key features include large-scale reinforcement learning for training reasoning abilities, safety considerations, and practical integration with tools. o3 and o4-mini are described as evolved versions of o1 and o3-mini, respectively. According to OpenAI, “o3 and o4-mini are the most intelligent models to date.” Recently, Google’s Gemini 2.5 Pro had surpassed OpenAI’s models in areas like reasoning performance and processing speed — but could this mean OpenAI is reclaiming its lead? As of the latest update (April 17, 2025) from TrackingAI's IQ (Mensa Norway), OpenAI o3 has an IQ of 136, while Gemini 2.5 Pro has an IQ of 128. 生成AIの性能の飛躍的な向上により、生成AIとTRIZを組み合わせることで革新的な発明アイデアを多分野で創出できる可能性が高まっており、実際の活用例も増えているようです。Deep Researchによる調査結果をご参照ください。 Invention Creation through the Fusion of Generative AI and TRIZ With the rapid advancement of generative AI capabilities, the combination of generative AI and TRIZ is increasingly seen as a powerful approach for creating innovative invention ideas across various fields. In fact, real-world applications of this fusion are on the rise. Please refer to the findings from Deep Research for further details. ニッスイは2025年4月8日、3か年の中期経営計画「GOOD FOODS Recipe2」を発表しました。 この中期経営計画「GOOD FOODS Recipe2」の内容をDeep Researchに調査させ、この中期経営計画により知財戦略はどう変わるかをDeep Researchに予測させました。 ニッスイの場合、情報開示があまり行われていないこともあり、予測がかなり難しいようです。 ニッスイ 中期経営計画が始動 海外・養殖など成長図る 4/14(月) https://news.yahoo.co.jp/articles/b9c233737a031f160a46d33ef82efdb065534ebc 中期経営計画（2025年4月8日発表） https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS06310/db26ad37/6531/4546/8b88/578c1877326e/140120250408510385.pdf 中期経営計画説明会（2025年4月9日開催） https://www.nissui.co.jp/ir/download/business_report/2025mid-term-plan_session.pdf 中計説明会 動画配信 https://www.youtube.com/watch?v=0hUmdLQ6Ln4 How Will Nissui’s Intellectual Property Strategy Change Under the Medium-Term Management Plan “GOOD FOODS Recipe2”? On April 8, 2025, Nissui announced its three-year medium-term management plan titled “GOOD FOODS Recipe2.” I tasked Deep Research with analyzing the contents of this new plan and forecasting how it may impact the company’s intellectual property (IP) strategy. In Nissui’s case, limited public disclosure of information makes such forecasts particularly challenging. 大阪・関西万博の住友館共創プロジェクト「ミライのタネ」で、AIで生成した事業アイデア700が披露されています。 「ミライのタネ」は、AI活用で未来のアイデアを創出する共創プラットフォームに「ideaflow」を活用しているということで、Deep Researchで深堀してみました。PDF資料をご参照ください。 AIで生成した事業アイデア700を万博「住友館」で披露、ユーザー参加型の特設サイトも2025.04.11 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02484/041000115/?n_cid=nbpnxt_mled_km ついに開館！住友館の見どころ総まとめ！ https://sumitomoexpo.com/topics/grandopen/ 【大阪・関西万博】住友館の共創プロジェクト「ミライのタネ」を共同開発─AI活用で未来のアイデアを創出する共創プラットフォームに「ideaflow」を技術提供 世界中どこからでも、だれもが無数のアイデアをつくることが可能な共創プラットフォーム 株式会社知財図鑑 2025年2月27日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000052909.html 700 AI-Generated Business Ideas Showcased at the Sumitomo Pavilion of the Expo At the Osaka-Kansai Expo, 700 business ideas generated by AI are being showcased as part of the Sumitomo Pavilion’s co-creation project “Seeds of the Future.” The “Seeds of the Future” initiative utilizes the co-creation platform ideaflow, which leverages AI to generate future-oriented ideas. I conducted an in-depth analysis using Deep Research—please refer to the attached PDF for details. 3月5日に行われた産業構造審議会知的財産分科会 第52回特許制度小委員会の議事録が4月11日に公開されました。「１．ＡＩ技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について」の部分での中畑委員（One ip 弁理士法人 代表パートナー弁理士）の「予想以上にスピードが速いので、法律や運用が決まる前にそういうのを見つけて実行していった人たちが有利な状態になってしまうということが１つあるかなとは思いました。」発言が気になっています。
実は、中畑委員が紹介されたやり方は、生成AI（Deep Research）がなくとも各社当然やっていることであって、それが簡単にできるようになったということです。生成AIを使うと簡単に短時間で出来るわけで有効に使うと有利になることは当然です。むしろ、今までは大企業が多額の資金とマンパワーを書けてしかできなかったことが中小企業でもできるようになっているということだと理解しています。ところがそれを悪いこととしているような話っぷりなのが気になっています。 4月11日産業構造審議会知的財産分科会第52回特許制度小委員会 議事録 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/index/newtokkyo_052.pdf 『○ 中畑委員 中畑です。お願いします。 今、この分野はすごくどんどん発展していくであろうというようにお話しいただいていたのですけれども、スタートアップの業界でどのような活用の方法がされているのかということを見ると、想像以上に進み方が速いなと思っております。委員の皆様の中で、ＧＰ ＴプロのディープリサーチとかＧｒｏｋ３とか、実際に使われている方がどれぐらいいらっしゃるか分からないのですけれども、これは実際にスタートアップの中にいるエンジニアの方が、こういうことができないかと言われたことなのですが、幾つかの競合の特許の公報のＰＤＦを全部ダウンロードしてきて、それを生成ＡＩの中に入れて、要はこの隙間を埋める発明を生成してほしいと。課題の入力もせず、ただ隙間になっているところを生成してくださいということで、実際にアウトプットをちょっとレビューしたところ、確かにこういう論点があるなと。 それが技術的に効果があるのかないのかというところはまた別の論点なのですけれども、新たに何か発明を生み出すという意味でいうと、隙間を埋めなさいとか、あとはディープ リサーチという既にウェブとして公になっている情報の中から、技術トレンドですとか相手の会社のそれこそ決算資料のところとかも全部読み込んで、この会社が将来来るであろうところとか、技術トレンドも考慮して生成してほしいみたいな内容が、プロダクトとかサービスが決まっていない段階でも、要はポケットがどこにあるのかというのを特許情報とともに生み出してしまうみたいなことが、割とアイデアとしては、エンジニアの方から、こういうのができてしまいますよねというように言われていて、それをあらゆる分野で同時多発的にプログラムを組んでしまえば、それこそ数十万のアイデアというものが、数秒とまではいかないのですけれども、10分、15分というレベルで出てきてしまうというような状態にはなっているのです。 なので、そういう発明を、先ほど田村先生がおっしゃっていたように、出願のときの発明と認めるのか、引用発明と認めるのかという議論はいろいろしていかなくてはいけないかなと思っているのですけれども、予想以上にスピードが速いので、法律や運用が決まる前にそういうのを見つけて実行していった人たちが有利な状態になってしまうということが１つあるかなとは思いました。 なので、論点というよりかは、進め方は割とスピード感を持って行っていったほうが、法制度というところでの有利不利みたいなものをできるだけ少なくできるのかなと思いました。 以上です。』 AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応 8/3/2025 https://yorozuipsc.com/blog/ai7184568 Minutes of the 52nd Patent System Subcommittee The minutes of the 52nd Patent System Subcommittee of the Intellectual Property Committee under the Industrial Structure Council, held on March 5, were released on April 11. In the section titled "1. Appropriate Responses in the Patent System in Light of the Advancement of AI Technologies," a comment by Committee Member Mr. Nakahata (Patent Attorney and Managing Partner at One IP Patent Attorneys) caught my attention. He said, "Since the pace is faster than expected, those who find and implement such approaches before the laws and operational frameworks are established may end up with an unfair advantage." What caught my attention is that the method introduced by Mr. Nakahata is something companies have naturally been doing even without generative AI (like Deep Research), and what has changed is simply that it's become easier to do. With generative AI, these tasks can be done more easily and in less time, so it's only natural that those who use it effectively would gain an advantage. Rather, I understand this as a shift where small and medium-sized enterprises can now do what used to be possible only for large corporations with substantial financial and manpower resources. However, the way it was presented made it sound like a negative development, which I found concerning. 2025年4月9日付「How People Are Really Using Gen AI in 2025」というHarvard Business Reviewの記事は示唆に富むものでした。 この最新の分析によると、トップ 100 のユースケースには 38 の新しいエントリがあり、トップ5には、「人生を整理する」と「目的を見つける」の2つの新しいユースケースが登場しています。 How People Are Really Using Gen AI in 2025 by Marc Zao-Sanders April 9, 2025 https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025 How People Are Really Using GenAI by Marc Zao-Sanders March 20, 2024 https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai 生成AI（Gen AI）の利用用途予測 2024年から2025年にかけての主な変化とトレンド https://felo.ai/page/30aca673-10fd-4dcc-8c2e-60094e0782a0?invite=v4n48DQ30dDRE How People Are Really Using Generative AI in 2025 The April 9, 2025 Harvard Business Review article “How People Are Really Using Gen AI in 2025” was highly insightful. According to this latest analysis, there are 38 new entries among the top 100 use cases, and two new use cases—“organizing one’s life” and “finding purpose”—have made it into the top five. 競合他社の特許網に対抗し自社の技術領域を防衛するために重要な「牽制出願」（競合を牽制する目的の防衛的な特許出願）において、どう生成AIを活用するか、各種Deep Researchに回答を求めました。ご参考まで。 『生成AIを活用した特許明細書の書き方』(OpenAI o1版) - よろず知財戦略コンサルティング https://yorozuipsc.com/blog/openai-o1ai 生成AIの基本からプロンプト設計、明細書作成のプロセスまで詳細に解説 2025年3月31日発刊の書籍「生成AIによる業務効率化と活用事例集-アイデア創出・商品開発・知識伝承・特許調査、分析・外観検査・品質管理-」に、「発明発掘・出願権利化／特許調査への生成 AI 活用」（第 8 章 第 3 節P.285～P.301）を執筆しました。 ＩＳＢＮ ： 978‑4‑86798‑065‑1 出版社 ： (株)技術情報協会 https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2285.htm 生成AIとの「壁打ち」で、新たな発明を創出する方法 https://yorozuipsc.com/2998325104ai123921239812300227212517112385123011239112289260321238312394303302612612434211092098612377124272604127861/ai Strategic Use of Generative AI for Deterring Competitor Patent Technologies I consulted various Deep Research sources on how to leverage generative AI in filing deterrent patent applications—defensive filings aimed at countering competitors' patent portfolios and protecting our own technological domains. Please refer to the findings for your reference. 旭化成は2025年4月10日、新たな成長戦略を示す2025〜2027年度を対象とした「中期経営計画2027〜Tralblaze Together〜」を発表しました。 この「中期経営計画2027」の内容とそれに対する投資家・業界関係者・メディア・アナリストからの評価をDeep Researchに調査させ、この「中期経営計画2027」により旭化成の知財戦略はどう変わるかをDeep Researchに予測させました。 旭化成の場合、情報開示がかなり行われていることもあり、しっかりした調査結果、予測が出てきたように思います。 旭化成が新中計で営業利益目標2700億円を策定 トランプ関税の影響とは？ 2025年04月11日 https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2504/11/news088.html 旭化成、27年度までの3年間で1兆円投資 ヘルスケアでＭ＆Ａなど 2025年4月10日 https://jp.reuters.com/markets/world-indices/YKSO52MZCZNZDMMSWGQEQJ6NGU-2025-04-10/ 『中期経営計画2027 ~Trailblaze Together~』の発表について 2025年4月10日 https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2025/ze250410.html How Will Asahi Kasei's Intellectual Property Strategy Change Under the “Medium-Term Management Plan 2027”? On April 10, 2025, Asahi Kasei announced its “Medium-Term Management Plan 2027 – Trailblaze Together,” which outlines its new growth strategy for the fiscal years 2025 to 2027. I used Deep Research to analyze the content of this “Medium-Term Management Plan 2027” as well as the evaluations from investors, industry stakeholders, media, and analysts. Furthermore, I had Deep Research predict how Asahi Kasei’s intellectual property (IP) strategy is expected to change as a result of this new plan. Given Asahi Kasei’s relatively high level of information disclosure, the investigation and forecasts appear to be well-grounded and robust. 元OpenAI研究員のダニエル・ココタジロ氏らが率いる非営利団体AI Futures Projectが作成し2025年4月3日に公開した「AI 2027」は、2027年までの人工知能（AI）の急速な進化と、それが社会、経済、地政学に与えるであろう影響を予測したシナリオです。 AIエージェントの初期の段階から始まり、より高度なAIモデルの開発、特にOpenBrainという架空の企業によるAI研究の自動化、そして中国とのAI軍拡競争が描かれています。 さらに、AIが雇用に与える影響、AIの安全性に関する懸念、そして政府の監視と対応に至るまで、多岐にわたるテーマが取り上げられており、自己改善能力を持つ超知能AIの出現と、それに対する人類の対応の遅れが示唆されています。 「AI 2027」の世界では、AIの核心部分であるアルゴリズムとその学習済みモデル（重み）が極めて重要な知的財産として認識され、その保護と獲得のために様々な手段が講じられている状況が描かれています。 AI 2027 https://ai-2027.com/ “AI 2027” Created by the nonprofit organization AI Futures Project, led by former OpenAI researcher Daniel Kokotajlo and others, “AI 2027” is a scenario released on April 3, 2025, that forecasts the rapid evolution of artificial intelligence (AI) by the year 2027 and its anticipated impacts on society, the economy, and geopolitics. The scenario begins with the early stages of AI agents and progresses through the development of more advanced AI models—particularly focusing on a fictional company called OpenBrain that automates AI research—and depicts an AI arms race with China. It explores a wide range of themes including the impact of AI on employment, concerns over AI safety, and governmental surveillance and response. The scenario suggests a delay in humanity’s ability to respond to the emergence of superintelligent AI with self-improvement capabilities. In the world of AI 2027, algorithms—the core of AI—and their trained models (weights) are portrayed as extremely valuable intellectual property, with various means being employed to protect and acquire them. Gensparkスーパーエージェント、OpenAI Deep Research、Manusという3つの先進的なAIエージェントについて、各種Deep Researchで比較しました。間違いなども含まれていますので、判断は各自お願いします。 Next-Generation AI Agent Comparison I conducted a comparison of three advanced AI agents—Genspark Super Agent, OpenAI Deep Research, and Manus—based on various Deep Research analyses. Please note that the information may contain inaccuracies, so I encourage you to make your own judgments. 2023年9月にソフトバンクGが1万件レベルで特許出願しているということでしたが、これまでに公開されたソフトバンクGの2023年9月出願が8,959件、2023年9月が優先日の出願が1,030件で、9,989件と1万件レベルで特許出願していたことがわかりました。 発明者数は6,850名。発明件数では、孫正義会長が2位でした。 2024年11月22日に開かれた産業構造審議会 知的財産分科会 第9回財政点検小委員会における特許庁の報告によれば、2024年7月、8月に特定のIT企業から１万件レベルの大量出願があったということですので、ソフトバンクGの第二の山の可能性があります。 ソフトバンクグループを含めた生成AI関連出願全体(11111件)を調べてみよう 2025年4月12日 https://note.com/ip_design/n/n504c0f9c5bb5 ソフトバンクの1053件の特許を調べてみよう(2025年4月9日公開分)︓おそらく最終回 https://note.com/ip_design/n/n88c1c5d28efd 4月に入って5000件以上公開：ソフトバンクの大量特許出願戦略 6/4/2025 https://yorozuipsc.com/blog/45000 産業構造審議会知的財産分科会 第9回財政点検小委員会 議事次第・配付資料 資料1：特許特別会計の財政運営状況等 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/09-shiryou/siryo01.pdf 産業構造審議会知的財産分科会第９回財政点検小委員会議事録 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/index/09_gijiroku.pdf P.6 今年度の上半期は、昨年９月に引き続きまして、７月、８月に特定の企業の大量出願がございました。それもありまして、年度の累計件数が前年度同期比でプラス0.6％と横ばいになっております。 P.12 スライドの12ページのグラフが気になりました。このグラフを見ると、2023年度は黄色というかオレンジのような色で９月が突出していて、2024年度の黄緑色の棒グラフも７月、８月がやや突出しているように見えるのですけれども、これは特定企業の特許出願による一時的な棒グラフの変化であって、特許庁全体の歳出入にはほとんど影響がないものと考えて良いのかというのが１点目の質問です。 ○小林委員長 では、まず１点目の質問について、事務局お願いします。 ○ 田岡総務課長 御指摘のとおり、昨年の９月と今年の７月、８月には特定企業からの大量出願が１万件とかそういう単位で出てきたわけでございますが、特許の出願料は14,000円でございますので、歳入へのインパクトはそれをかけ算した程度だと思います。 P.15 12ページ目の特許の出願件数の動向でして、特定企業の大量出願を除くとおおむね前年同様というような話でしたが、この出願主体についてはどうだったのかということ。例えば、長官もおっしゃいましたけれども、スタートアップとか大学とか、そういったところのイノベーションを期待したいというようなこともありましたが、この出願されている主体がどうなっているのかをもし御存じでしたら、御教示いただければと思います。 以上です。 ○ 小林委員長 では、事務局、お願いいたします。 ○ 田岡総務課長 まず先に後ろの方の、２問目の御質問の特許出願件数での特定企業、これは会社名は伏せさせていただきますけれども、ＡＩ関連の企業からの出願でございます。かなり大きな企業の大量出願があったということでございます。 Massive Patent Filings by SoftBank Disclosed It was previously reported that SoftBank Group filed patents on the order of 10,000 in September 2023. Now, it has been confirmed that 8,959 applications filed by SoftBank Group in September 2023 have been published, along with 1,030 applications with a priority date in September 2023—totaling 9,989 patent filings, which indeed aligns with the 10,000-level scale. The number of inventors involved was 6,850. In terms of the number of inventions, Chairman Masayoshi Son ranked second. According to a report by the Japan Patent Office at the 9th Subcommittee on Budget Review of the Intellectual Property Committee under the Industrial Structure Council held on November 22, 2024, a massive filing of around 10,000 applications from a certain IT company occurred again in July and August 2024. This may represent a second wave of filings from SoftBank Group. 株式会社ユアサポが、特許／弁理士事務所および企業知財部向けに、特許出願書類の作成を生成AIで効率化するWordアドイン『ユアサポAI』を2025年4月10日に正式リリースしました。すでに国内複数の特許事務所で先行導入されており、今後は全国の事業者への本格展開し、今後半年で弁理士事務所50カ所や弁理士を抱える大企業10社へ提供することを目指すようです。 各種Deep Researchで調査した結果を添付しましたのでご参照ください。明らかな間違いも含まれていますが訂正していませんので、内容に関しては各自ご判断願います。 特許出願書類作成を生成AIで効率化、Wordアドイン『ユアサポAI』を正式リリース 事務所／企業ごとの文体・表現をAIが学習し、“自分が書いた”ような文章を自動生成 2025年4月10日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000049990.html 特許書類を生成AIで自動作成 ユアサポ 2025年4月10日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC08DP40Y5A400C2000000/ 株式会社ユアサポ (YourSup, Inc.) https://yoursup.co.jp/company "YourSapo AI" – Streamlining Patent Application Document Creation with Generative AI On April 10, 2025, YourSapo Inc. officially released "YourSapo AI", a Word add-in designed to streamline the creation of patent application documents using generative AI. Targeted at patent/law firms and corporate IP departments, the tool has already been piloted at several domestic patent offices. Moving forward, the company plans a full-scale rollout across Japan, aiming to provide the solution to 50 patent firms and 10 large corporations with in-house patent attorneys within the next six months. Please refer to the attached materials based on various Deep Research investigations. Although they contain some clear errors, they have not been corrected, so please use your own discretion when reviewing the content. 今年2月24日～3月21日連載した「生成AIを活用した知財戦略の策定方法」です。
本書では、こうした「生成AI」「無形資産活用」「ROIC経営」という三つの潮流が交錯する中で、知財担当者や経営企画・財務部門の方々がいかにして“企業価値向上”という共通ゴールに向かって進むか、その具体策を探っていきます。知財活動を“コスト”ではなく“投資”と捉え、生成AIによるイノベーションやデータ活用を通じて新たな収益源を生み出す。そして、その成果をROICという“投下資本の効率性”の観点で可視化し、投資家や経営トップを納得させる――そうしたビジョンを、本書で一緒に描いていきましょう。 いまこそ「知財×生成AI×ROIC」で武装した知財担当者が、「経営を動かす戦略パートナー」へと役割を拡張する絶好の機会です。 生成AIを活用した知財戦略の策定方法 はじめに――生成AI・無形資産・ROICが交わる新時代の経営 第1章 知財・無形資産ガバナンスとROIC――基本概念のおさらい 第2章 生成AIによる知財価値創造――“ROIC逆ツリー”への新たな活用 第3章 知財活動のKPI設定――定量評価・定性評価と生成AIツールの活用 第4章 【売上拡大】生成AI×知財で収益を増やす方法 第5章 【コスト削減】侵害リスク回避と特許ポートフォリオ最適化――生成AIで変わる知財リスクマネジメント 第6章 【投下資本効率化】研究開発投資・M&A・オープンイノベーション 第7章 長期的な価値創造と修正ROIC――投資家・経営層への説明フレーム 第8章 業界別事例研究――生成AI活用×知財投資でROICを高める先進企業 第9章 経営トップ・投資家との対話――“知財×生成AI”担当者が果たすべきリーダーシップ 第10章 DX・グローバル競争・サステナビリティと知財戦略の未来 おわりに――知財担当者が切り拓く未来 How to Formulate an IP Strategy Using Generative AI This is the series “How to Formulate an IP Strategy Using Generative AI,” originally published from February 24 to March 21 of this year. This book explores concrete strategies for intellectual property (IP) professionals, corporate planning teams, and finance departments to work toward the common goal of enhancing corporate value, amid the convergence of three major trends: generative AI, intangible asset utilization, and ROIC-driven management. It advocates viewing IP activities not as a cost but as an investment, and using generative AI-driven innovation and data utilization to create new revenue streams. These results are then visualized from the perspective of ROIC (Return on Invested Capital) to demonstrate the efficiency of capital deployment, thereby convincing investors and top management. This book aims to paint such a vision together with the reader. Now is the perfect time for IP professionals equipped with the power of “IP × Generative AI × ROIC” to evolve into strategic partners who can influence management. How to Formulate an IP Strategy Using Generative AI
4月10日に行われたスピーダの「経営視点で再定義する新規事業の”非財務”的価値」と題するセミナーは「新規事業が生む非財務的（未財務）価値を経営視点でどう捉え、企業価値へとつなげるか」を主題に、ヤマハ発動機株式会社 執行役員CSOの青田氏と、オフィス アベツマ合同会社 代表（元・横河電機株式会社 執行役常務 マーケティング本部長）の阿部氏が、株式会社ユーザーベース執行役員の金子氏をモデレーターとして対談形式で議論したものでした。”非財務”的価値を“未財務”的価値と考えるのは、同感です。
以下、メモです。 非財務資本（未財務資本）とは、財務指標で捉えきれない価値要素を指すが、本来は「未」財務と捉えるべき。将来的に財務指標にも転化し得る潜在的な資本である。 大きくはブランド、知的資産（特許・営業ノウハウなど広範な知的財産含む）、人的資本の3要素が中心。 新規事業は短期的には売上・利益など財務成果が小さいが、同時に企業内に無形の価値（人的成長やブランド強化など）をもたらす。 人的資本の観点では、新規事業を通じて「資金繰りや市場変化に直面する」「専門分野を超えて役割を担う」といった経験を積める。これは大企業の次世代経営層の育成に直結する重要なメリット。 ブランドの観点でも、挑戦する姿勢や企業らしさ（パーパス・コアコンピテンス）と結びついた新規事業は、たとえ売上規模が小さくとも、企業の将来価値を高める要因になる。 既存事業の特許やノウハウが、別領域の“ブロック特許”として有望な新規ビジネスの種になる例がある（例：魚の自動給餌技術が他分野に応用できるなど）。 こうした活用には、人事や技術部門が自社の知的資産・人材スキルを可視化する仕組みと、部門横断的に連携する文化が必要。 社外との協業（オープンイノベーションやスタートアップとの連携）を進める際も、独自の知財が「組む意義」を生み出す重要な資産になる。 経営者には、組織内外への発信が求められる。 社内向けには「新規事業が将来どんな社会・顧客価値を創るか」をストーリーとして共有し、既存事業からの視線を「ただ稼いでいない」だけに留めさせないよう説明責任を果たす。 社外投資家・株主に対しては、短期的な財務指標のみならず、企業の長期的な成長ストーリーを見せることでPBR（株価純資産倍率）1倍割れなどを脱却し、企業価値を高める動きが必要。 経営者自身が「感性（美意識）と理性」の両軸を持ち、認知バイアスを超えて新たな価値を見出すことが重要。たとえばアートを通じて多面的に物事を捉える力を鍛えるなどのアプローチが挙げられる。 ESG（サステナビリティ）においても「担当部門がやるCSR」ではなく、会社全体で“自分ごと”化し、社会インパクトを生む事業づくりへと統合する発想が求められる。 新規事業の狙いを「将来の財務成果」だけでなく、「人的資本の成長」「ブランド価値強化」「知的財産の活用」といった未財務資本の創出・活用にも着目することが、大企業におけるイノベーション推進と企業価値向上の鍵になる。経営者・リーダーは、論語とそろばんの両立（公益と私益のバランス）を踏まえつつ、自社の潜在的アセットを掘り起こし、社内外に向けた明確なストーリーを描く必要がある。 セミナーの締めメッセージ 青田氏: 「新しいことやるのってすごく大変。でも今後、日本企業がちゃんと未来を創っていくには、越境しながらいろんな人と話をして、いろんなところで組み合わせを見つけていくのが大事。ヤマハ発動機の“リジェラボ”もその1つの場にしたい」 阿部氏: 「無形資産や未財務資本の価値に目を向けて、かつ挑戦を恐れないことが必要。“公益と私益の両立”を目指した、渋沢栄一が唱えたような経営を、日本企業こそ発信していける。『人間は理性だけじゃなく感性が大事』、そこを磨いてほしい」 経営視点で再定義する新規事業の”非財務”的価値 2025年4月10日（木）17:00〜18:30 https://jp.ub-speeda.com/seminar/20250410_cfcd/ Redefining the “Pre-Financial” Value of New Businesses from a Management Perspective The seminar hosted by SPEEDA on April 10, titled “Redefining the Non-Financial Value of New Businesses from a Management Perspective”, focused on the central theme of “how to perceive the non-financial (or pre-financial) value created by new businesses from a management standpoint, and how to connect that value to overall corporate value.” The discussion featured Mr. Aota, Executive Officer and CSO of Yamaha Motor Co., Ltd., and Mr. Abe, Representative of Office Abetsuma LLC (formerly Senior Managing Executive Officer and Head of the Marketing Division at Yokogawa Electric Corporation), with Mr. Kaneko, Executive Officer of Uzabase, Inc., serving as moderator. The idea of interpreting “non-financial” value as “pre-financial” value resonated deeply. Below are notes from the seminar:
これまで2.0 Flash Thinking Experimentalを利用していたGeminiのDeep ResearchがGemini 2.5 Pro Experimental を利用できるようになりました。Gemini 2.5 Pro Experimentalは、分析的推論や情報統合、インサイト(洞察力)あるリサーチレポートの作成などで、大きな改善が見られており、Googleが示したデータではOpenAIのDeep Researchを上回っているということです。 確かに使ってみると、Gemini Deep Researchのレベルが上がっているように感じます。 Apr 08, 2025 Deep Research is now available on Gemini 2.5 Pro Experimental. https://blog.google/products/gemini/deep-research-gemini-2-5-pro-experimental/ 「Gemini 2.5 Pro」で「Deep Research」利用可能に 2025年04月09日 https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2504/09/news109.html Deep Research is now available on Gemini 2.5 Pro Experimental Gemini Deep Research, which previously utilized 2.0 Flash Thinking Experimental, is now able to use Gemini 2.5 Pro Experimental. Gemini 2.5 Pro Experimental shows significant improvements in areas such as analytical reasoning, information integration, and the creation of insightful research reports. According to data presented by Google, it reportedly outperforms OpenAI's Deep Research. Indeed, having tried it, I feel that the level of Gemini Deep Research has improved. 今年1月26日～2月5日連載した「知財活動のROICへの貢献」です。
知財担当者の皆さんが「ROIC」という軸を身につけ、企業価値向上に直結する形で知財投資を推進・説明できるようになることを願っています。 知財担当者の皆さんが「権利化の専門家」から「経営を動かすストラテジスト」へと飛躍していく一助となれば幸いです。 「知財活動のROICへの貢献」 はじめに 第1章 知財・無形資産ガバナンスとROIC――基本概念のおさらい 第2章 ROIC逆ツリーとは何か――知財活動と財務指標を“つなぐ”仕組み 第3章 知財活動のKPI設定――定量評価と定性評価の両立 第4章 知財活動による収益向上策――売上高への貢献をどう示すか 第5章 知財活動によるコスト構造最適化――営業利益の向上に向けて 第6章 投下資本の効率化――研究開発投資、M&A、オープンイノベーションの視点 第7章 長期的な価値創造とROIC――タイムラグをいかに説明するか 第8章 実践事例――各業界における知財投資と成果の可視化 第9章 経営トップ・投資家との対話――知財担当者が果たすべき役割 第10章 今後の展望とアクションプラン おわりに――知財担当者が切り拓く未来 Contribution of Intellectual Property Activities to ROIC This is the series titled “Contribution of Intellectual Property Activities to ROIC,” originally published from January 26 to February 5 this year. I hope that IP professionals will adopt the perspective of "ROIC" and be able to promote and explain IP investments in a way that directly contributes to enhancing corporate value. It is my sincere wish that this series will help IP professionals evolve from being “experts in rights acquisition” to becoming “strategists who drive business.” “Contribution of Intellectual Property Activities to ROIC”
2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA 南場 智子 代表取締役会長は、「AIにオールインする、経営者自身が使い倒して興奮を感じなければ」、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 「生成AI時代の経営戦略として、3,000人規模の事業を半数の人員で成長させながら残りの人材で新規事業を創出する、特にAIアプリケーションレイヤーで10人1組でユニコーン量産を目指す。」というのです。 「自身が使い倒して興奮を感じなければ」というのは、その通りでしょう。 2025.02.28 「経営者がAIに興奮しているかがポイント」 DeNA南場会長が語る、10人でユニコーンを作る時代とは https://logmi.jp/brandtopics/331477 DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き起こし 2025.02.14 https://fullswing.dena.com/archives/100153/ 【AIの未来】DeNA南場智子が語る、AI時代の会社経営と成長戦略 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=kmIItIucCC0 Business Strategy in the Age of Generative AI: DeNA's Second Founding At the opening of the event "DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025," held on February 5, 2025, Tomoko Namba, Representative Director and Chairperson of DeNA, declared, "We are going all-in on AI. Management themselves must thoroughly use it and feel excited about it," and announced, "This marks DeNA's second founding, or Chapter Two, following its original founding in 1999." She described their business strategy in the era of generative AI as follows: "We aim to grow existing operations—which currently employ around 3,000 people—with just half of the personnel, and utilize the remaining talent to create new businesses. Specifically, we're targeting mass production of unicorns in AI application layers through teams of about ten people each." Indeed, the sentiment that management themselves must thoroughly use AI and feel excitement from it is undoubtedly true. Paragraph. 編集するにはここをクリック.4月9日
YouTube動画【AI時代の羅針盤】「【応用研究紹介シリーズ】AI革新が描く未来図を先取り 2025年4月8日公開 73論文 ナナメ読み」では、医療・健康分野でのAI応用、科学研究・環境分野でのAI応用、スマートインフラ & モビリティ、セキュリティ & トラスト、言語・知識処理 & コミュニケーション、メディア・エンタメ & 教育、ビジネス・金融 & インダストリー、におけるAI応用についてわかりやすく紹介しています。（約34分） 【応用研究紹介シリーズ】AI革新が描く未来図を先取り 2025年4月8日公開 73論文 ナナメ読み https://www.youtube.com/watch?v=W_tWDY2kGqU 医療・健康分野でのAI応用 医療・健康分野では、AIがMRIやCT画像から小さな病変を高精度に自動検出する技術や、3Dでの病変検出と臓器の自動判別が進んでいます。自己学習により、データが少ない病気でも検出精度が向上しています。また、ウェアラブルデバイスで取得した生体データから感情や不安状態を推定する研究も進んでいます。AIの診断根拠を医師に示すマルチエージェント臨床意思決定支援システムや医療画像セグメントの説明可能性、そして医師がAIの判断を調整できるインターフェース（説明駆動型診断カスタマイズ）も開発されています。その他、副作用報告の重複を自動検出し、SNSから副作用情報を収集・整理する技術、医療画像診断における偽発見率の制御、放射線科医レポートの誤り検出など、多岐にわたる応用研究が進んでいます。 科学研究・環境分野でのAI応用 科学研究分野では、特定の病気の標的タンパク質に結合する新規タンパク質の設計や、タンパク質の機能を高精度に予測する技術が開発されています。自然言語で指示するだけで複雑な生物学的分析が可能なシステム（オーラフ）も登場しています。環境分野では、歩行パターンからの脊柱側弯症の発見、カメラ映像からの非接触心拍数測定の信頼性評価、実験データからノイズを除去し、自然現象を支配する方程式のパラメータを高精度に推定する技術（ティンパース）、衛星画像や気候データなどを組み合わせて生物多様性を詳細にマッピングする研究、複数の衛星が連携して地球観測データを分析する手法、地域ごとの環境特性の違いを分析する技術（人工地理加重ニューラルネットワーク）、安価なセンサーを用いたリアルタイムオゾン濃度予測、深層学習による高精度な海洋環境予測、小惑星などの掩蔽予測など、広範な研究が進んでいます。 スマートインフラ & モビリティ スマートインフラとモビリティの分野では、スマートフォンなどの小型デバイス上での高精度な3D物体検出、自動運転の安全性確保のための危険な状況の自動生成とテスト、周囲の車両や歩行者の動きを高精度に予測するAI技術（グラフ注意ネットワーク）、物理法則と交通知識を組み込んだ言語モデルによる安全で自然な走行経路の計画、走行中にリアルタイムで到着時間を高精度に予測する技術（不確実性の評価と再計算）などが開発されています。 セキュリティ & トラスト セキュリティとトラストの分野では、ロボットが未知の室内環境を把握するための見えない部分の構造予測、人間が道具を使う様子からロボットが動作を学習する技術、ユーザーの好みを学習して適用するロボット、強力で周囲の状況を認識しながら物体を掴むことができるロボットハンド、次世代高速通信ミリ波の電波を効率よく特定方向に向ける技術、少ないサンプルデータからでも悪意のあるネットワークトラフィックを高精度に検出する技術、大規模言語モデルを活用したネットワークトラフィック分析による高度な脅威検出、連合学習における悪意のあるデータ（毒入れ攻撃）の検出と排除、ディープフェイクに共通する不自然さを捉えて検出する技術、画像認識システムへの攻撃を追加学習なしで検出する技術、時間と共に変化する制御システムの異常を検知する技術（メタ学習）、宇宙船AIの誤作動リスクを低減する技術などが研究されています。 言語・知識処理 & コミュニケーション 言語・知識処理とコミュニケーションの分野では、言語モデルと古典的検索を組み合わせた検索エンジンの性能向上、大規模言語モデルに文書の有用性を判断させ検索精度を高める手法、画像内の特定領域について詳細な説明文を自動生成する技術、推論過程を人間が理解しやすい形で示す説明可能なAIシステム（PonSa）、法律文書を分析し裁判の判決とその理由を説明できるAI（ちゃにーや）、人間らしいチーム行動を生成するためのプロンプトを自動探索する技術、複数のAIエージェントが協調するシステムに監視役エージェントを導入し不正を検知・修正する仕組みなどが開発されています。 メディア・エンタメ & 教育 メディア・エンタメと教育の分野では、1枚の写真から複数の人物が登場する動画を生成し、自然な動きや相互作用を表現する技術、音声に合わせて自然な口の動きを生成する技術、繰り返し再生しても自然に繋がる短い音楽ループを生成する技術、実際の録音データを使わずに数式に基づいて音響データを自動生成し、音響イベント認識器を訓練する手法、音楽やテキスト指示、ポーズ情報など様々な情報で編集可能なリアルな3Dダンスモーションを自動生成する技術、学習者の知識状態を追跡し、より効果的な学習支援を行うシステム（認知表象最適化）、学習者の知識状態を把握し最適な学習内容を提案する技術（定期的マルチステップ訓練）、生徒の短い記述式回答と模範解答を比較し理解が不足している箇所を自動的に特定する技術（グラフアラインメント）などが開発されています。 ビジネス・金融 & インダストリー ビジネス・金融とインダストリーの分野では、オンラインゲームプレイヤーの将来の行動を予測し、その理由も説明できる技術（不正なゲーム依存の防止に役立つ）、ネットワークトラフィックを高精度かつ効率的に予測するフレームワーク（通信の効率的な管理や省エネルギー化に貢献）、物理現象を考慮したAIフレームワークを活用したデータセンターの運用管理最適化（冷却システムの最適化、消費電力の大幅な削減）、工場の運転状況が変わっても安定して設備の異常を検知できる技術（複数モード工業プロセス故障診断）、少ないデータで最適な製造条件を発見する方法（スマート製造の多目的最適化、新素材開発）、大規模言語モデルを活用した回路設計支援、カメラ映像から群衆の人数を高精度に数える技術、スマートウォッチなどのセンサーから人の行動を認識する技術、脳卒中後のリハビリテーションデータを分析し、患者ごとの最適なリハビリプランを立てる手法、カメラのセンサー内部で画像データを効率的に圧縮する技術（エッジデバイスの省エネルギー化）、限られた計算資源で複数のタスクを最適に実行する手法（バッテリー駆動機器の長時間稼働）などが研究されています。 Introduction to AI Application Research – YouTube Video The YouTube video “[Compass for the AI Era] ‘[Applied Research Introduction Series] A Sneak Peek into the Future Drawn by AI Innovation,’” released on April 8, 2025, presents an easy-to-understand overview of AI applications across various fields, based on a quick review of 73 research papers. These fields include healthcare and medicine, scientific research and the environment, smart infrastructure and mobility, security and trust, language and knowledge processing and communication, media, entertainment and education, and business, finance, and industry. (Approx. 34 minutes) |
著者萬秀憲 アーカイブ
April 2025
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